測試Google高程數據的準確性 - 驚喜!

Google地球可通過免費的Google Elevation API密鑰訪問您的海拔數據。 Civil Site Design利用其新的Satellite to Surface功能利用這一潛力。 此功能允許您選擇一個區域和網格點之間的距離,它返回一個表面,其中包含與Civil Site Design軟件集成的水平曲線和一個航拍圖像。

Lance Maidlow ChasmTech LLC建立了這個案例 在...中發表的使用情況 TwinGEO雜誌

我一直很好奇Google提供的數據的準確性。 我想到了兩個可能的用例:

  • 新細分的概念/初步設計。
  • 利用HEC-RAS 2進入流域地形,分析洪氾平原

出於評估目的,我選擇了兩個站點:

  • 1網站是佛羅里達州達尼丁的一個非常高的細分區域。 為此,我最初從NOAA網站上下載並處理了數百萬個LiDAR點數的2。
  • 2站點是佛羅里達州萊克縣的一個商業分區,我們在100網格中有調查數據,以及對現有基礎設施的詳細調查。

功能 衛星到地面,生成兩個測試區域的表面,每個測試區域的時間小於10分鐘。 在比較LiDAR和調查數據時,Google的高程數據生成的曲面非常準確。

但是,如果Google提供了高程數據的來源和日期,那將非常有用。

結果非常相似,但是,與已知湖泊的水平相比,最初的LiDAR點是8.5較低的英尺。 在創建輪廓之前,此調整已添加到Civil Site Design中的LiDAR數據中,如下面兩個來源之間的表面數據的詳細比較所示。 1 / 2,1 / 3和2 / 3的平均高度幾乎相同。 加權平均高度比LiDAR數據高3英尺。 這種差異歸因於這樣的事實:與樹木覆蓋的區域相比,開放區域中的點更密集。 衛星數據是在20'網格中生成的。

接下來,呈現衛星數據的視覺檢查,其與地形的真實條件相比是有利的。

在這種特殊情況下,在原始精度和與現有道路相關的曲線的一般形狀以及房屋的位置條件方面,必須將節點放置在Google的高度。

商業區的細分

在以下商業細分示例中,輪廓是從具有衛星數據的20'網格生成的,紅色曲線是從100'網格中的識別數據獲得的。

然而,本地知識很重要,因為高程數據沒有確定的日期。 完成抑鬱症並在收集Google高程數據後創建預約。 同樣,在收集了所有高程數據後,在場地的東北部建造了一個保持池。

Google的海拔數據來源因您所在地而異。 儘管可以從某些來源獲得有關Google高程數據的更多信息,但它仍然是一個謎。

雖然這種分析不科學,但它可以表明Google Elevation數據是可接受的,可以考慮用於城市化的概念設計或生成盆地表面,可用於HEC RAS等應用的洪水分析2。

一則回复“測試Google高程數據的準確性 - 驚喜!”

  1. 下午好:
    比較由不同來源獲得的高度數據的良好性/精確性是複雜的。
    問題在於過程/計算方法,通過該方法獲得正在進行比較的DEM或激光雷達數據 - >網格步長,考慮大地模型,控制點等。
    我將在西班牙進行一項研究,以比較IGN的正射激光雷達,高精度水準儀支持的GPS RTK調查和谷歌地球 - >在我的博客中,我將告訴它出來的內容....http://autodidactaengeomatica.blogspot.com/
    致謝並感謝您的貢獻......
    勞爾

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